用途：帮助零售企业优化从配送中心到门店的连续补货，在提升销量的同时降低库存投入、缺货与积压。
主要能力：资料给出五类补货模型——Min-Max 补货、基于时间的定期审查补货、需求驱动补货、供应商管理库存（VMI）、越库补货，并说明各自特点与挑战。参数优化部分提供 Python 类 ReplenishmentParameterOptimizer，可计算 Min-Max 水平（Min=安全库存+提前期需求，Max=安全库存+提前期需求+审查期需求）、安全库存、经济订货量 EOQ、订货频率，并考虑货架与后仓容量、服务水平、提前期波动、保质期、需求速度、商品价值等因素。自动补货引擎 AutomatedReplenishmentEngine 可按门店生成订单：当现有库存加在途低于 Min 时补至 Max，应用最小起订量、箱规倍数、最大订货量等约束，并检查 DC 可用库存，输出批准、部分满足或缺货状态，还支持批量生成与按关键性排序。
使用方式：资料以 Python 示例展示，依赖 numpy、pandas、scipy；先准备 SKU 数据（单位成本、提前期、保质期等）与门店数据（日需求、需求标准差、货架/后仓容量等），再实例化优化器调用 calculate_min_max_levels、calculate_economic_order_quantity、optimize_replenishment_frequency 等方法。
适用场景：门店补货策略设计、再订货点计算、补货频率与订单量优化、DC 库存受限时的订单优先级处理。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格、平台支持或实际效果数据；示例代码为演示性质，需结合真实数据与业务规则调整。